Maîtrisez ChatGPT en apprenant l’ingénierie rapide.
La plupart d’entre nous utilisent mal ChatGPT.
Nous n’incluons pas d’exemples dans nos invites. Nous ignorons que nous pouvons contrôler le comportement de ChatGPT avec des rôles. Nous laissons ChatGPT deviner des choses au lieu de lui fournir des informations.
Cela se produit parce que nous utilisons principalement des invites standard qui peuvent nous aider à accomplir le travail une fois, mais pas tout le temps.
Nous devons apprendre à créer des invites de haute qualité pour obtenir de meilleurs résultats. Nous devons apprendre l'ingénierie rapide ! Et, dans ce guide, nous apprendrons 4 techniques utilisées dans l’ingénierie rapide.
Quelques invites standard de prise de vue
Peu d'invites standard de prise de vue sont les invites standard que nous avons vues auparavant, mais avec des exemples de la tâche.
Pourquoi des exemples ? Eh bien, si vous souhaitez augmenter vos chances d'obtenir le résultat souhaité, vous devez ajouter des exemples de la tâche que l'invite tente de résoudre.
Les invites standard en quelques étapes comprennent une description de la tâche, des exemples et l'invite. Dans ce cas, l'invite est le début d'un nouvel exemple que le modèle doit compléter en générant le texte manquant.
Voici les composants de quelques invites standard de prise de vue.
Créons maintenant une autre invite. Supposons que nous souhaitions extraire les codes d'aéroport du texte "Je veux voler d'Orlando à Boston".
Voici l’invite standard que la plupart utiliseraient.
Extrayez les codes de l'aéroport de ce texte : « Je veux voler d'Orlando à Boston »
Cela pourrait permettre d’accomplir le travail, mais parfois cela pourrait ne pas suffire. Dans de tels cas, vous devez utiliser quelques invites standard de prise de vue.
Extrayez les codes d'aéroport de ce texte :
Texte : « Je veux voler de Los Angeles à Miami. » Codes d'aéroport : LAX, MIA
Texte : « Je veux voler de Nashville à Kansas City. » Codes d'aéroport : BNA, MCI
Texte : « Je souhaite voler d'Orlando à Boston » Codes d'aéroport :
Si nous essayons l'invite précédente sur ChatGPT, nous obtiendrons le code de l'aéroport dans le format que nous avons spécifié dans l'exemple (MCO, BOS)
Gardez à l'esprit que des recherches antérieures ont révélé que les réponses réelles dans les exemples ne sont pas importantes, mais que l'espace d'étiquettes l'est. Un espace d'étiquettes regroupe toutes les étiquettes possibles pour une tâche donnée. Vous pouvez améliorer les résultats de vos invites en fournissant même des étiquettes aléatoires à partir de l'espace d'étiquettes.
Testons cela en tapant des codes d'aéroport aléatoires dans notre exemple.
Extrayez les codes d'aéroport de ce texte :
Texte : « Je veux voler de Los Angeles à Miami. » Codes d'aéroport : DEN, OAK
Texte : « Je veux voler de Nashville à Kansas City. » Codes d'aéroport : DAL, IDA
Texte : « Je souhaite voler d'Orlando à Boston » Codes d'aéroport :
Si vous avez essayé l'invite précédente sur ChatGPT, vous obtiendrez toujours les bons codes d'aéroport MCO et BOS.
Que vos exemples soient corrects ou non, incluez des étiquettes aléatoires de l'espace d'étiquettes. Cela vous aidera à améliorer les résultats et à expliquer au modèle comment formater la réponse à l'invite.
Invite de rôle
Parfois, le comportement par défaut de ChatGPT ne suffit pas pour obtenir ce que vous voulez. C'est à ce moment-là que vous devez définir un rôle pour ChatGPT.
Supposons que vous souhaitiez vous entraîner pour un entretien d'embauche. En demandant à ChatGPT d'« agir en tant que responsable du recrutement » et en ajoutant plus de détails à l'invite, vous pourrez simuler un entretien d'embauche pour n'importe quel poste.
Comme vous pouvez le voir, ChatGPT se comporte comme s'il m'interviewait pour un poste.
Juste comme ça, vous pouvez transformer ChatGPT en tuteur de langue pour pratiquer une langue étrangère comme l'espagnol ou en critique de cinéma pour analyser n'importe quel film de votre choix.
Ajoutez de la personnalité à vos invites et générez des connaissances
Ces deux approches d'incitation sont utiles lorsqu'il s'agit de générer du texte pour des e-mails, des blogs, des histoires, des articles, etc.
Premièrement, par « ajouter de la personnalité à nos invites », j'entends ajouter un style et des descripteurs. L'ajout d'un style peut aider notre texte à obtenir un ton, une formalité, un domaine de l'écrivain spécifique, etc.
Écrivez [sujet] dans le style d'un expert dans [domaine] avec plus de 10 ans d'expérience.
Pour personnaliser encore plus la sortie, nous pouvons ajouter des descripteurs. Un descripteur est simplement un adjectif que vous pouvez ajouter pour peaufiner votre invite.
Supposons que vous souhaitiez rédiger un article de blog de 500 pages sur la manière dont l'IA remplacera les humains. Si vous créez une invite standard avec les mots « écrivez un article de blog de 500 pages sur la manière dont l’IA remplacera les humains », vous obtiendrez probablement un article très générique.
Cependant, si vous ajoutez des adjectifs tels qu'inspirant, sarcastique, intrigant et divertissant, le résultat changera considérablement.
Ajoutons des descripteurs à notre invite précédente.
Écrivez un article de blog plein d'esprit 500 expliquant pourquoi l'IA ne remplacera pas les humains. Écrivez à la manière d’un expert en intelligence artificielle avec plus de 10 ans d’expérience. Expliquez à l'aide d'exemples amusants
Dans notre exemple, le style d'un expert en IA et des adjectifs tels que plein d'esprit et drôle ajoutent une touche différente au texte généré par ChatGPT. Un effet secondaire est que notre texte sera difficile à détecter par les détecteurs IA (dans cet article, je montre d'autres façons de tromper les détecteurs IA).
Enfin, nous pouvons utiliser l’approche des connaissances générées pour améliorer l’article de blog. Cela consiste à générer des informations potentiellement utiles sur un sujet avant de générer une réponse finale.
Par exemple, avant de générer la publication avec l'invite précédente, nous pourrions d'abord générer des connaissances et ensuite seulement rédiger la publication.
Générez 5 faits sur « L’IA ne remplacera pas les humains »
Une fois que nous avons les 5 faits, nous pouvons transmettre ces informations à l'autre invite pour rédiger un meilleur article.
# Fait 1 # Fait 2 # Fait 3 # Fait 4 # Fait 5
Utilisez les faits ci-dessus pour rédiger un article de blog plein d'esprit expliquant pourquoi l'IA ne remplacera pas les humains. Écrivez à la manière d’un expert en intelligence artificielle avec plus de 10 ans d’expérience. Expliquez à l'aide d'exemples amusants
Si vous souhaitez connaître d'autres moyens d'améliorer vos publications à l'aide de ChatGPT, consultez ce guide.
Chaîne de pensée incitant
Contrairement aux invites standard, dans l'incitation en chaîne de pensée, le modèle est amené à produire des étapes de raisonnement intermédiaires avant de donner la réponse finale à un problème. Autrement dit, le modèle va expliquer son raisonnement au lieu de donner directement la réponse à un problème.
Pourquoi le raisonnement est-il important ? L'explication du raisonnement conduit souvent à des résultats plus précis.
Pour utiliser l’incitation à la chaîne de pensée, nous devons fournir quelques exemples où le raisonnement est expliqué dans le même exemple. De cette façon, le processus de raisonnement sera également affiché lorsque vous répondez à l’invite.
Voici une comparaison entre l’incitation standard et l’incitation en chaîne de pensée.
Comme nous pouvons le constater, le fait que le modèle ait été amené à expliquer son raisonnement pour résoudre ce problème mathématique a conduit à des résultats plus précis en matière d’incitation à la chaîne de pensée.
Notez que l'incitation à la chaîne de pensée est efficace pour améliorer les résultats dans les tâches d'arithmétique, de bon sens et de raisonnement symbolique.